CN113820747A - Q值计算与反射系数反演方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
公开了一种Q值计算与反射系数反演方法、装置、电子设备及介质。该方法可以包括：根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；在反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；给定Q值范围，根据范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过最佳Q值确定对应的多道反射系数。本发明将地层的Q滤波因子、频散算子集成到常规的稳态褶积模型中，并设计合理的反射系数结果评价准则，可以提高多道非稳态衰减地震数据反演结果的横向连续性和纵向稀疏性。
Description
技术领域
本发明涉及石油天然气勘探开发领域，更具体地，涉及一种Q值计算与反射系数反演方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
在地震勘探的深入发展过程中，地震资料大量被用于油气储层的精细描述，因此对三高(高保真度、高分辨率和高信噪比)地震资料的获取要求越来越高。而地层的吸收衰减作用是影响地震资料分辨率的一个重要因素，对地震波在地下介质中吸收衰减特性的研究越来越受关注和重视。地层的吸收衰减主要表现为地震波在传播过程振幅发生衰减，相位发生畸变，同时主频变低，且高频部分比低频部分衰减更快，从而严重降低了地震资料的分辨率。研究地层品质因子Q的提取，然后对地震记录进行反Q滤波衰减补偿，可以使其浅、中和深层反射波波形基本保持一致，高频成分得以增强，从而有效提高地震剖面品质，更有利于地震资料的处理和解释。此外，Q是描述岩石弹性的重要参数，也是地层含油气性的标志。目前已经出现了大量计算Q值的方法，但大多针对VSP资料，对于地面地震勘探数据不具有可行性，而且也没有考虑薄层反射波的干涉效应，因此处理这一类数据时提取的Q值常常不可靠。在现有的多道反射系数反演方法中，Yuan S Y的方法能保持反演结果的横向连续性和纵向稀疏性，但由于未将品质因子Q引入反演方程，在处理非稳态地震数据会失效。并且在数据匹配占优的情况下，它所提出的L1范数评价准则不能通过极值指示最佳Q值。
因此，有必要开发一种Q值计算与反射系数反演方法、装置、电子设备及介质。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种Q值计算与反射系数反演方法、装置、电子设备及介质，其能够将地层的Q滤波因子、频散算子集成到常规的稳态褶积模型中，并设计合理的反射系数结果评价准则，进而给出了一种新的同时Q值计算和多道反射系数反演的方法、装置、电子设备及介质，可以提高多道非稳态衰减地震数据反演结果的横向连续性和纵向稀疏性，从而提升储层预测的精度，为油气勘探开发提供更有力的技术支持。
第一方面，本公开实施例提供了一种Q值计算与反射系数反演方法，包括：
根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；
建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；
在所述反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；
给定Q值范围，根据所述范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；
通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过所述最佳Q值确定对应的多道反射系数。
优选地，所述衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
优选地，所述多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵。
优选地，所述反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
优选地，通过公式(4)计算Lp范数：
其中，R为多道反射系数矩阵，p为表征L范数类型的值。
作为本公开实施例的一种具体实现方式，
第二方面，本公开实施例还提供了一种Q值计算与反射系数反演装置，包括：
衰减地震数据计算模块，根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；
反演方程建立模块，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；
反射系数计算模块，在所述反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；
范数计算模块，给定Q值范围，根据所述范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；
Q值确定模块，通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过所述最佳Q值确定对应的多道反射系数。
优选地，所述衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
优选地，所述多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵。
优选地，所述反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
优选地，通过公式(4)计算Lp范数：
其中，R为多道反射系数矩阵，p为表征L范数类型的值。
第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所述的Q值计算与反射系数反演方法。
第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的Q值计算与反射系数反演方法。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的一个实施例的Q值计算与反射系数反演方法的步骤的流程图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的单层Q值的真实多道反射系数矩阵的示意图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的单层Q值的合成地震记录的示意图。
图4a-图4f分别示出了根据本发明的一个实施例的Qerr＝-40％、-20％、0、+20％、+40％、+∞％的反演结果的示意图。
图5a和图5b分别示出了根据本发明的一个实施例的不同Q值准则函数取值的示意图。
图6示出了根据本发明的一个实施例的滑动时窗扫描Lp范数准则函数分布的示意图。
图7示出了根据本发明的一个实施例的两层Q值的真实多道反射系数矩阵的示意图。
图8示出了根据本发明的一个实施例的两层Q值的合成地震记录的示意图。
图9a、图9b、图9c分别示出了根据本发明的一个实施例的P＝0.3时的准则函数分布的两层等效结果、第一层结果和第二层结果的示意图。
图10a、图10b、图10c分别示出了根据本发明的一个实施例的P＝0.5时的准则函数分布的两层等效结果、第一层结果和第二层结果的示意图。
图11示出了根据本发明的一个实施例的滑动扫描时窗长度为81ms的Lp范数准则函数分布的示意图。
图12a、图12b分别示出了根据本发明的一个实施例的Crossline号为1的二维实际剖面与准则函数分布的示意图。
图13a、图13b分别示出了根据本发明的一个实施例的Crossline号为10的二维实际剖面与准则函数分布的示意图。
图14a、图14b分别示出了根据本发明的一个实施例的Crossline号为100的二维实际剖面与准则函数分布的示意图。
图15示出了根据本发明的一个实施例的一种Q值计算与反射系数反演装置的框图。
附图标记说明：
201、衰减地震数据计算模块；202、反演方程建立模块；203、反射系数计算模块；204、范数计算模块；205、Q值确定模块。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明提供一种Q值计算与反射系数反演方法，包括：
根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；在一个示例中，衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
具体地，根据地震波传播理论和常Q模型假设条件，将地层品质因子Q和频散算子引入褶积模型，则衰减地震数据可表示为公式(1)。
建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；在一个示例中，多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵。在一个示例中，反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
具体地，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式为公式(2)，将公式(2)写为反演格式并考虑噪声，获得反演方程为公式(3)。
在反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数。
给定Q值范围，根据范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；在一个示例中，通过公式(4)计算Lp范数：
其中，R为多道反射系数矩阵，p为表征L范数类型的值。
通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过最佳Q值确定对应的多道反射系数。
本发明还提供一种Q值计算与反射系数反演装置，包括：。
衰减地震数据计算模块，根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；在一个示例中，衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
具体地，根据地震波传播理论和常Q模型假设条件，将地层品质因子Q和频散算子引入褶积模型，则衰减地震数据可表示为公式(1)。
反演方程建立模块，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；在一个示例中，多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵，矩阵中每一列为一道反射系数。在一个示例中，反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
具体地，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式为公式(2)，将公式(2)写为反演格式并考虑噪声，获得反演方程为公式(3)。
反射系数计算模块，在反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数。
范数计算模块，给定Q值范围，根据范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；在一个示例中，通过公式(4)计算Lp范数：
其中，R为多道反射系数矩阵，p为表征L范数类型的值。
Q值确定模块，通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过最佳Q值确定对应的多道反射系数。
本发明还提供一种电子设备，电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述的Q值计算与反射系数反演方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的Q值计算与反射系数反演方法。
为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出四个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
实施例1
图1示出了根据本发明的一个实施例的Q值计算与反射系数反演方法的步骤的流程图。
如图1所示，该Q值计算与反射系数反演方法包括：步骤101，根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；步骤102，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；步骤103，在反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；步骤104，给定Q值范围，根据范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；步骤105，通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过最佳Q值确定对应的多道反射系数。
图2示出了根据本发明的一个实施例的单层Q值的真实多道反射系数矩阵的示意图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的单层Q值的合成地震记录的示意图。
图4a-图4f分别示出了根据本发明的一个实施例的Qerr＝-40％、-20％、0、+20％、+40％、+∞％的反演结果的示意图。
设计不同的数值模型对该方法进行各方面的测试，首先测试不同Q值下的反演结果，真实的多道反射系数矩阵如图2所示，为了更好地利用空间相关性特征，真实反射系数在不同地震道出现的时间位置相同，但幅值大小不同。用于合成真实地震记录的初始地震子波为主频30Hz的零相位Ricker子波，时间采样间隔为1ms，正演时Q值为50。合成地震记录如图3所示，可以看到由于衰减作用，深部的地震信号振幅明显减弱，相位发生变化。通过定义Q的相对变化程度Qerr，测试不同Q值情况下反演结果的差异，实验选取Qerr＝[-40％,-20％,0％,20％,40％,+∞％]，即Qtest＝[30,40,50,60,70,+∞]，由于稀疏作用和数据匹配共同约束，反射系数反演结果R具有稀疏性，不同测试Q的结果如图4a-f所示。
图5a和图5b分别示出了根据本发明的一个实施例的不同Q值准则函数取值的示意图。
根据反演结果可以看到，当Q值的相对误差为负时，为了达到数据匹配，反演的深部反射系数需要增大脉冲振幅值来适应公式(3)的G矩阵中对应位置的强衰减地震子波，因此深部的反射系数值偏大。同时，由于不同Q导致的相位转变不同，通过增加非零脉冲的个数对相位进行拟合。当Q值的相对误差为正时，G矩阵中深部的地震子波振幅较大，地震数据对应位置的振幅较小，因此反演得到的反射系数结果振幅较小，而相位同样出现不一致，需要增加非零脉冲的个数来达到拟合的目的；当Q值的相对误差为零时，则可以反演得到真实的反射系数结果。在数据匹配占优的情况下，Lp范数准则能够通过极值指示准确Q值，L1范数不具备此性质。如图5a所示，给出不同Q值下反演结果的Lp范数评价准则值(Lp范数的倒数)，可以看到，在准确Q值位置处对应的准则函数能够取得极值，而如图5b所示的L1范数评价准则不具备此性质。
图6示出了根据本发明的一个实施例的滑动时窗扫描Lp范数准则函数分布的示意图。
为了更好地说明该方法的对单一地层Q值反演结果的准确性，采用如下图6所示的滑动时窗扫描形式进行处理。可以看到，对单一地层的扫Q结果比较理想，该理论对此情况适用。
图7示出了根据本发明的一个实施例的两层Q值的真实多道反射系数矩阵的示意图。
图8示出了根据本发明的一个实施例的两层Q值的合成地震记录的示意图。
图9a、图9b、图9c分别示出了根据本发明的一个实施例的P＝0.3时的准则函数分布的两层等效结果、第一层结果和第二层结果的示意图。
图10a、图10b、图10c分别示出了根据本发明的一个实施例的P＝0.5时的准则函数分布的两层等效结果、第一层结果和第二层结果的示意图。
给定上下两层Q值分别为50和25，两层的时间厚度分别为100ms和96ms。测试不同Q的取值对多道空间相关性反射系数反演结果的影响，真实的多道反射系数矩阵如图7所示，为了更好地利用空间相关性特征，真实反射系数在不同地震道出现的时间位置相同，但幅值大小不同。用于合成真实地震记录的初始地震子波为仍为主频30Hz的零相位Ricker子波，时间采样间隔为1ms。合成地震记录如下图8所示。通过定义Q的相对变化程度Qerr，测试不同Q值情况下反演结果的差异，由于稀疏作用和数据匹配共同约束，反射系数反演结果具有地震的稀疏特征，P分别取0.3和0.5时的准则函数分布结果(两层等效结果、第一层结果和第二层结果)如图9a-c以及图10a-c所示。对其初步分析可知，当P值大小的选取较为合适的情况下，Lp准则函数对第一层、第二层和两层等效Q值的指示性都较强，而L1范数准则不具备此性质。
图11示出了根据本发明的一个实施例的滑动扫描时窗长度为81ms的Lp范数准则函数分布的示意图。
为了更好地测试该方法对多层地层Q值(这里以两层为例)反演的可行性，采用如下图11所示的滑动时窗扫描形式(时窗长度为81ms)进行处理。结果显示，随着时窗扫描深度的增加，等效Q值总体体现减小的趋势，这与正演给定的Q值趋势保持一致，且Lp准则函数对第一层、第二层Q值的指示性依然较强。
图12a、图12b分别示出了根据本发明的一个实施例的Crossline号为1的二维实际剖面与准则函数分布的示意图。
图13a、图13b分别示出了根据本发明的一个实施例的Crossline号为10的二维实际剖面与准则函数分布的示意图。
图14a、图14b分别示出了根据本发明的一个实施例的Crossline号为100的二维实际剖面与准则函数分布的示意图。
在实际地震资料测试方面展示国内一大型油田局部区域的三维叠后地震数据。对数据切割出含有效目的层的三维数据体，切割数据的时间采样长度为301，采样间隔为1ms，Inline和Crossline分别包含226道和201道，该区域的中深层显示含气信息。任取一条联络测线(取第1、10、100道)上的二维地震剖面及Lp准则函数分布分别如图12a-b、13a-b和14a-b所示。可以看到，切出的该三维数据体的Q值计算结果约为40，符合煤层气地层的含气性特征。
实施例2
图15示出了根据本发明的一个实施例的一种Q值计算与反射系数反演装置的框图。
如图15所示，该Q值计算与反射系数反演装置，包括：
衰减地震数据计算模块201，根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；
反演方程建立模块202，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；
反射系数计算模块203，在反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；
范数计算模块204，给定Q值范围，根据范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数：
Q值确定模块205，通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过最佳Q值确定对应的多道反射系数。
作为可选方案，衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
作为可选方案，多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵。
作为可选方案，反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
作为可选方案，通过公式(4)计算Lp范数：
其中，R为多道反射系数矩阵，p为表征L范数类型的值。
实施例3
本公开提供一种电子设备包括，该电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述Q值计算与反射系数反演方法。
根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。
该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。
本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。
有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
实施例4
本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的Q值计算与反射系数反演方法。
根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例方法的全部或部分步骤。
上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。
Claims (10)
1.一种Q值计算与反射系数反演方法，其特征在于，包括：
根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；
建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；
在所述反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；
给定Q值范围，根据所述范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；
通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过所述最佳Q值确定对应的多道反射系数。
2.根据权利要求1所述的Q值计算与反射系数反演方法，其中，所述衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
3.根据权利要求1所述的Q值计算与反射系数反演方法，其中，所述多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵。
4.根据权利要求1所述的Q值计算与反射系数反演方法，其中，所述反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
5.根据权利要求1所述的Q值计算与反射系数反演方法，其中，通过公式(4)计算Lp范数：
其中，R为多道反射系数矩阵，p为表征L范数类型的值。
6.一种Q值计算与反射系数反演装置，其特征在于，包括：
衰减地震数据计算模块，根据地层品质因子、频散算子与褶积模型，计算衰减地震数据；
反演方程建立模块，建立多道非稳态衰减地震数据的合成公式，并引入噪声，获得反演方程；
反射系数计算模块，在所述反演方程中输入地震数据，进行稀疏贝叶斯学习，计算多道反射系数；
范数计算模块，给定Q值范围，根据所述范围内不同Q值对应的反射系数，计算对应的Lp范数；
Q值确定模块，通过Lp范数的极值位置确定最佳Q值，通过所述最佳Q值确定对应的多道反射系数。
7.根据权利要求6所述的Q值计算与反射系数反演装置，其中，所述衰减地震数据为：
其中，F-1是傅里叶逆变换矩阵，
M为频率采样点数，A是衰减矩阵，
W为初始地震子波的离散采样点构成的对角矩阵。
8.根据权利要求6所述的Q值计算与反射系数反演装置，其中，所述多道非稳态衰减地震数据的合成公式为：
S＝WaR (2)
其中，Wa为计算参数，
S为多道非稳态衰减地震记录，R为多道反射系数矩阵；
所述反演方程为：
d＝Gm+n (3)
其中，d、G为计算参数，m为待求解的反演参数，d＝vec(ST)，
m＝vec(RT)，vec表示矩阵的向量化计算，
表示矩阵的Kronecker运算，IL为单位矩阵，T表示矩阵转置计算，n为噪声。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1-5中任一项所述的Q值计算与反射系数反演方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的Q值计算与反射系数反演方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010561698.XA CN113820747A (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | Q值计算与反射系数反演方法、装置、电子设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113820747A true CN113820747A (zh) | 2021-12-21 |
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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2020
- 2020-06-18 CN CN202010561698.XA patent/CN113820747A/zh active Pending
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